日產汽車2015年將生產首款中國品牌電動汽車

日產汽車高管日前表示,公司到2015年將通過其中國品牌開始生產首款Venucia e30。

公司2013年還將在中國15座城市與當地政府聯合啟動試驗項目,以推廣Venucia e30。日產目前正在武漢和廣州推廣自己品牌的電動汽車Leaf。

日產在中國有多家生產廠房,並計畫2014年在大連再新增1處,但受日本“國有化”釣魚島鬧劇影響,日產在中國的銷售大幅衰退。其10月在華銷售新車6.43萬輛,同比下滑40.7%,降幅較9月的35%進一步擴大。

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比亞迪將與東風揚子江合作生產新能源汽車

東風揚子江汽車與比亞迪共同合作,將組建新的製造企業,並打造中國一流的新能源汽車研發、生產基地。

武漢市長唐良智介紹了武漢的經濟社會發展情況,表示武漢汽車整車規劃目標是2015年達到年產300萬輛,將積極支持該專案落戶武漢並全力做好服務。

王傳福表示武漢近年發展亮點很多,令人振奮,尤其是招商引資勢頭很好,比亞迪願參與武漢的改革發展大潮。

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赤潮威脅生態 近300隻綠蠵龜陳屍墨西哥海岸

摘錄自2020年01月10日中央通訊社墨西哥報導

當局表示,微藻類引發赤潮,導致近300隻稀有綠蠵龜被發現陳屍墨西哥南部海灘。名為「樽海鞘」(salp)的小魚靠赤潮藻類維生,綠蠵龜若吃下樽海鞘,可能會連帶吃下赤潮藻類而中毒死亡。

墨西哥聯邦環境保護律師辦公室(Federal Attorney’s Office for Environmental Protection)今天(10日)表示,赤潮藻類在兩個多星期前出現在瓦哈卡州(Oaxaca)海岸。共292隻綠蠵龜被發現陳屍海灘,另有27隻被救起,將在接受治療恢復健康後回到野外。瀕臨絕種的綠蠵龜身長可達1.5公尺。牠們在全球各地海岸築巢,包括墨西哥、夏威夷和澳洲沿岸。

專家表示,許多因素都會導致海岸出現大片紅藻,其中包括氣候變遷。

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上海國際汽配件展期間舉行之思想領袖會議

首屆中國高新汽車國際峰會由中國國家發展和改革委員會國際合作中心(簡稱「發改委國際合作中心」)和法蘭克福展覽公司聯合主辦,來自中國和海外的汽車業高層將匯聚一堂。
不容錯過:彼此互動,交流理念,推廣嶄新戰略,探索行業的最佳實踐、尖端技術、卓越服務與完善應用的方法:

中國嘉賓
國內汽車行業政策與規劃:

‧ 中國國家發展和改革委員會(發改委):主題演講
‧ 中國國務院發展研究中心(DRC)副主任侯雲春先生
‧ 中國國家科技部(MOST)國家863計劃節能與新能源汽車項目辦公室副主任甄子健博士
‧ 中國上海新能源汽車推進辦公室主任劉建華先生

科技創新、產業化、品牌與質量:

‧ 中國汽車技術研究中心(CATARC)清潔能源汽車生產力促進中心主任王成先生
‧ 中國上汽集團汽車公司下屬上海國際汽車工程師學會(SAE-S)秘書長梁元聰先生
‧ 中國北京理工大學(BIT)電動車輛國家工程實驗室(NELEV)副主任及教授林程博士
‧ 中華全國工商業聯合會副主席孫曉華先生
‧ 中國北京理工大學管理與經濟學院、國務院顧問、中國質量協會執行董事、中國標準化協會執行董事郎志正教授

國際嘉賓
各國近況、戰略與行業轉變:

‧ 德國電動車協會(BEM EV)行政總裁及市場部主管Christian Heep先生
‧ 瑞典ElBil2020項目副主席及項目經理Allan Larsson先生
‧ 中國麥肯錫上海公司項目經理李鐵錚博士
‧ 馬來西亞汽車研究所(MAI)行政總裁M. Madani Sahari先生
‧ 中國Synergistics公司總裁兼首席執行官及博斯中國公司高級顧問Bill Russo先生

電力交通與個人出行工具:

‧ 德國英飛凌公司高級企業副總裁Anton Mueller先生
‧ 中國普華永道PRTM管理咨詢公司合夥人許剛博士
‧ 馬來西亞Proton公司高級研究與合作研究部負責人Md Ridzuan Bin Md Yusof先生

商用車與車隊:

‧ 美國高效傳動系統公司首席技術官Andrew Frank博士
‧ 中國斯堪尼亞中心高級顧問Christian Kunkel博士
‧ 美國加利福尼亞州聖安娜市清潔能源汽車生產力促進中心執行董事Rick D. Longobart先生

聯網車輛與車輛遠程管理系統:

‧ 英國GSMA互聯生活計劃mAutomotive項目總監Francesca Forestieri女士
‧ 中國上海益普索(Ipsos)汽車研究全球負責人Klaus Paur先生
‧ 美國Sprint公司國際批發與業務發展部副總裁何逸靜女士
‧ 台灣工業技術研究院(ITRI),信息與通信研究實驗室,遠程信息處理與車載控制系統小組,聯網汽車通信部門經理李夏新先生
‧ 瑞典WirelessCar公司董事總經理Martin Rosell先生

充電與基礎設施:

‧ 英國高通歐洲公司業務發展和市場營銷部副總裁Anthony Thomson博士
‧ 德國多特蒙德基礎設施及電網電動車輛競爭力中心執行主任Jan Fritz Rettberg博士
‧ 日本東京電力公司(TEPCO)研發中心移動技術組高級經理青木浩行博士

能源儲存與電池創新:

‧ 美國Lux Research分析員張卓先生
‧ 以色列Shmuel De-Leon能源公司首席執行官Shmuel De-Leon先生

安全、測試、認證與認可:

‧ 德國機動車監督協會/德凱達管理咨詢(上海)公司張鷹先生
‧ 荷蘭TNO-Homologations公司業務發展經理Rob van der Aar先生

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Tesla獲香港數百台電動汽車訂單

據彭博上周報導,電動跑車製造商特斯拉汽車(Tesla Motors Inc.)生產的Model S已在香港接獲數百台訂單。Model S預定要在今(2013)年冬季於香港開賣,定價會在數個月內公佈。Model S在美國定價為69,900美元,Tesla預估這款車種今年有望賣出21,000台。

福特汽車(Ford Motor Co.)擴大推出油電混合車、電動車,加上Tesla的豪華電動車需求熱絡,帶動美國上半年電動轎車、卡車銷售上揚。根據彭博統計,美國今年上半年油電混合車、電動車銷售量上升至少23%至超過287,000台。

Tesla直接對消費者販售跑車的模式在美國面臨諸多阻撓,由於美國法律規定車輛必須由擁有經銷商執照的業者販售,因此特斯拉在美國多處皆無法開賣。不過,由Tesla車迷自行在白宮網站發起的請願活動已達到向總統歐巴馬(Barack Obama)要求回應的門檻,這有望為特斯拉解套。

Tesla才剛繳出了亮眼的財報成績單,同時還提前償還了政府貸款。Tesla執行長Elon Musk曾表示,他要大規模擴展Tesla快速充電站的美國網絡,預期到了6月底為止,充電站的涵蓋區域有望擴增3倍。他還說,到了今年底,Tesla車主將可靠著快速充電站,從洛杉磯直接開車到紐約。

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Tesla電動車北美Q2售出5千多台,營收超4億美元

美國電動車商Tesla近日公布最新財報,Q2營收達到4.051億美元,北美市場銷售5千多台,遠高於目標4千台,EPS 0.2美元毛利率由前一季的17%拉升到了22%。

Tesla電動車的充電器看上去像加油槍,充飽電后可跑25公里,而後車廂配備大顆鋰電池,用家用插座可充飽電4.5度電,最高時速一小時85公里,花費比油車節省很多。

被喻為車界「蘋果」的Tesla ModelS,一台要價7萬美金,底部有整顆電池可跑200公里,車內配製17吋觸控電腦,第二季在北美市場賣出5150輛,大幅超過4500輛的目標,成為車市的大黑馬。

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Domain Adaptive Faster R-CNN:經典域自適應目標檢測算法,解決現實中痛點,代碼開源 | CVPR2018

論文從理論的角度出發,對目標檢測的域自適應問題進行了深入的研究,基於H-divergence的對抗訓練提出了DA Faster R-CNN,從圖片級和實例級兩種角度進行域對齊,並且加入一致性正則化來學習域不變的RPN。從實驗來看,論文的方法十分有效,這是一個很符合實際需求的研究,能解決現實中場景多樣,訓練數據標註有限的情況。

來源:曉飛的算法工程筆記 公眾號

論文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild

  • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1803.03243.pdf
  • 論文代碼:https://github.com/yuhuayc/da-faster-rcnn

Introduction

  目前,目標檢測算法在公開數據上有很好的表現,但在現實世界環境中通常會有許多特殊的挑戰,比如視角、物體外觀、背景、光照以及圖片質量的不同,使得測試數據和訓練數據存在較大的跨偏移問題。

  以自動駕駛為例,不同的公開數據集里的圖片存在較大的差異,域偏移問題會導致明顯的檢測器性能下降。儘管收集更多的訓練圖片能解決域偏移的影響,但顯然這不是最好的方案。
  為了解決上面的問題,論文提出Domain Adaptive Faster R-CNN,最小化圖片級別域偏移(圖片尺寸、圖片風格、光照等)以及實例級域偏移(目標外表、目標尺寸等),每個模塊學習一個域分類器並且通過對抗訓練學習域不變的特徵,並且加入分類器的一致性正則化來保證RPN學習到域不變的proposal。
  論文的主要貢獻如下:

  • 從概率角度對跨域目標檢測中的域偏移問題進行理論分析。
  • 設計了兩個域自適應模塊來消除圖片級別和實例級別的域差異。
  • 提出一致性正則化來學習域不變RPN。
  • 將提出的模塊集成到Faster R-CNN中,進行端到端的訓練。

Distribution Alignment with H-divergence

  論文設計了H-divergence度量兩個不同分佈的樣本集,定義$x$為特徵向量,$x_{\mathcal{S}}$為源域樣本$x_{\mathcal{T}}$為目標域樣本,$h:x\to {0,1}$為域分類器,預測源域樣本$x_{\mathcal{S}}$為0,預測目標域樣本$x_{\mathcal{T}}$為1。假設$\mathcal{H}$為一組域分類器,則H-divergence的定義為:

  $err_{\mathcal{S}}$和$err_{\mathcal{T}}$為$h(x)$在源域和目標域樣本的預測誤差,上述的公式意味着域距離$d_{\mathcal{H}}(\mathcal{S},\mathcal{T})$與域分類器的錯誤率成反比,若最好的域分類器的錯誤率越高,則源域和目標域的距離越近。
  在神經網絡中,定義網絡$f$產生特徵向量$x$,為了進行域對齊,需要網絡$f$產生能夠減小域距離$d_{\mathcal{H}}(\mathcal{S},\mathcal{T})$的特徵向量,即最小化公式:

  上述的公式可以通過對抗訓練進行優化,論文採用gradient reverse
layer(GRL)進行實現,訓練主幹特徵最大化域分類誤差並且訓練域分類器最小域分類誤差進行對抗訓練,最終得出魯棒的特徵。

Domain Adaptation for Object Detection

A Probabilistic Perspective

  目標檢測問題可表示為後驗概率$P(C, B|I)$,$I$為圖片,$B$為目標的bbox,$C\in {1,\cdots,K}$為目標類別。定義目標檢測的樣本的聯合分佈為$P(C,B,I)$,其中源域和目標域的分佈是不一樣的$P_{\mathcal{S}}(C,B,I) \neq P_{\mathcal{T}}(C,B,I)$

  • Image-Level Adaptation

  根據貝恭弘=叶 恭弘斯公式,目標檢測的聯合分佈可定義為

  定義目標檢測為covariate shift假設,設定域間的條件概率$P(C, B|I)$是一樣的,域分佈偏移主要來自於$P(I)$分佈的不同。在Faster R-CNN中,$P(I)$即從圖片提取的特徵,所以要解決域偏移問題,就要控制$P_{\mathcal{S}}(I)=P_{\mathcal{T}}(I)$,保證不同域的圖片提取的特徵一致。

  • Instance-Level Adaptation

  另一方面,目標檢測的聯合分佈也可以定義為

  基於covariate shift假設,設定域間的條件概率$P(C|B,I)$是一樣的,域分佈偏移主要來自於$P(B,I)$分佈的不同,而$P(B,I)$即圖像中bbox區域特徵,所以為了解決域偏移問題,需要控制$P_{\mathcal{S}}(B,I)=P_{\mathcal{T}}(B,I)$,保證不同域的圖片提取的相同目標的bbox特徵不變。
  需要注意的是,目標域是沒有標註信息的,只能通過$P(B,I)=P(B|I)P(I)$獲取,$P(B|I)$為bbox預測器,這樣就需要RPN具備域不變性,為此,論文再添加了Joint Adaptation。

  • Joint Adaptation

  考慮到$P(B,I)=P(B|I)P(I)$,而分佈$P(B|I)$是域不變且非零的,因此有

  若域間的圖片級特徵的分佈是一樣的,實例級特徵的分佈也應該是一樣的。但實際中很難達到完美的$P(B|I)$,首先$P(I)$分佈很難完美地對齊,導致$P(B|I)$的輸入有偏,其次bbox是從源域學習而來的,會存在一定地偏差。
  為此,論文使用一致性正則化來消除$P(B|I)$的偏置,使用域分類器$h(x)$來進行源域和目標域的判斷。定義域標籤為$D$,圖像級分類器可看為預測$P(D|I)$,實例級的分類器可看為預測$P(D|B,I)$。根據貝恭弘=叶 恭弘斯理論,得到

  其中,$P(B|I)$是域不變的bbox預測器,而$P(B|D,I)$為域相關的bbox預測器。由於目標域沒有標註的bbox,所以實際僅學習到域相關的bbox預測器$P(B|D,I)$。但可以通過強制兩種分類器的一致性$P(D|B,I)=P(D|I)$,使得$P(B|D,I)$逼近$P(B|I)$。

Domain Adaptation Components

  DA Faster R-CNN的架構如圖2所示,包含兩個域自適應模塊以及一致性正則化模塊,自適應模塊加入GRL(gradient reverse layer)進行對抗訓練,每個模塊包含一個域分類器,最終的損失函數為

  • Image-Level Adaptation

  為了消除圖片級域分佈不匹配,使用patch-based域分類器對特徵圖的每個特徵點進行分類,每個特徵點實際對應原圖的一片區域$I_i$,這樣特徵點域分類器就等同於預測了每個圖像中每個patch的域標籤,這樣的好處在於:

  • 圖片級表達的對齊通常能有助於消除整圖帶來的偏移。
  • 由於目標檢測算法的batch size通常很小,path-based能夠提高域分類器的訓練樣本數。

  定義$D_i$為第$i$個訓練圖片的域標籤,$\phi_{u,v}(I_i)$為特徵圖上的一個激活值,$p^{(u,v)}_i$為域分類器的一個輸出,則圖片級自適應損失為

  為了對齊域分佈,需要同時優化域分類器最小化域分類損失以及優化主幹網絡的參數最大化域分類損失進行對抗訓練,論文採用GRL進行實現,使用梯度下降來訓練域分類器,回傳梯度給主幹時將梯度置為反符號。

  • Instance-Level Adaptation

  實例級特徵對齊有助於減少實例的局部差異,比如外表,大小,視角等。跟圖片級特徵對齊類似,定義$p_{i,j}$為第$i$個圖片的第$j$個proposal,實例級的自適應損失為

  同樣的,在域分類器前添加GRL模塊進行對抗訓練。

  • Consistency Regularization

  如前面的分析,強制域分類器的一致性有助於學習魯棒的跨域bbox預測器,加入一致性正則化。由於圖片級域分類器是對特徵值進行分類的,取平均輸出作為圖片級概率,一致性正則化為

  其中$|I|$為特徵圖的點數,$||\cdot||$為$\mathcal{l}_2$距離。

Experiments

Learning from Synthetic Data

  SIM 10k是從GTAV中截取畫面進行標註的數據集,Cityscapes為真實圖片,這裏對比從生成圖片到真實圖片的域轉移。

Driving in Adverse Weather

  Foggy Cityscapes通過生成霧來模擬真實場景,這裏對比天氣帶來的域轉移。

Cross Camera Adaptation

  這裏對比兩個不同的訓練數據集的域對齊。

Error Analysis on Top Ranked Detections

  每個模塊都能提升一定的準確率,而圖片級對齊的背景錯誤率較高,這可能由於圖片級對齊對RPN的提升更直接。

Image-level v.s. Instance-level Alignment

Consistency Regularization

CONCLUSION

  論文從理論的角度出發,對目標檢測的域自適應問題進行了深入的研究,基於H-divergence的對抗訓練提出了DA Faster R-CNN,從圖片級和實例級兩種角度進行域對齊,並且加入一致性正則化來學習域不變的RPN。從實驗來看,論文的方法十分有效,這是一個很符合實際需求的研究,能解決現實中場景多樣,訓練數據標註有限的情況。



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美國八大州擬擴建充電站等 提升電動汽車普及率

為增加電動汽車普及率,美國加州、紐約及其它6州政府昨(24) 日聯合發布聲明,將廣設充電站、修改營建法條,務求使一般市民也能輕鬆擁有、享受電動汽車。

加州、紐約、麻州、康乃狄克、馬里蘭、羅德島、佛蒙特、奧勒崗等州,合計銷售佔比已超過美國汽車市場的25%。其中,加州是美國最大的汽車銷售市場。

據紐約時報報導,到2025年,州政府希望零碳排放汽車(包含電動汽車與燃料電池汽車)銷量至少能達到330萬輛的目標。

美國電動汽車製造商特斯拉(Tesla)昨天宣布,成功挖腳蘋果產品設計副總裁Doug Field,他在蘋果公司任職時,曾是MacBook Air、MacBook Pro、與iMac等明星級產品的幕後推手。Field之前還在福特汽車任職過,未來他將領導特斯拉汽車研發部門。

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光靠撤資還不夠 外媒:擺脫化石燃料 國際合作有必要

環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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比亞迪與戴姆勒合作電動汽車2014年有望面市

比亞迪高級副總裁廉玉波近日表示,比亞迪與奔馳合作的一款高端電動汽車目前已完成研發進入測試階段,預計2014年4月的北京車展就能面市。

據公開資料顯示,2010年5月27日,比亞迪與奔馳母公司戴姆勒簽署合同,在中國成立深圳比亞迪-戴姆勒新技術有限公司,雙方各佔50%股權,注冊資本為6億元人民幣。

與傳統的“市場換技術”中外合資企業模式不同,本著品牌平等和技術平等的合作方式,比亞迪與戴姆勒共同擁有一個新品牌。雙方從零部件、整車性能、整車標准各方面進行研發合作,德國戴姆勒方面隻提供方案,而比亞迪的研發團隊將親自參與具體實踐。

2011年10月31日,新京報曾報道,比亞迪與奔馳合作的電動車樣車設計已接近尾聲,預計售價為50萬元左右,2012年4月將於北京車展面市。但這款高端電動汽車卻遲遲不見上市。

除了這款高端電動汽車之外,比亞迪方面還有兩款新能源車型也處於研發之中。其中 “唐”是一款搭載2.0TID和大電機的混合動力SUV車型,該車的百公裡加速時間將縮短至3.9秒,預計將於2014年上市。另一款e6的升級版車型也在研發之中。

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